numpy.linspace ফাংশনটি একটি সংজ্ঞায়িত অন্তরালে সমানভাবে ব্যবস্থিত সংখ্যাগুলোর একটি সেট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
সিনট্যাক্স
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True/False, retstep=False/True, dtype=None)প্যারামিটারসমূহ
ফাংশনটি নিম্নলিখিত প্যারামিটারগুলো গ্রহণ করতে পারে:
start − সিকোয়েন্সের শুরু; ডিফল্টরূপে এটি শূন্য হিসেবে বিবেচিত হয়।
stop − সিকোয়েন্সের এন্ডপয়েন্ট।
num − শুরু এবং শেষের মাঝপথে তৈরি হওয়া উপাদানগুলোর সংখ্যা।
endpoint − এটি নিয়ন্ত্রণ করে যে stop মান আউটপুট অ্যারেতে অন্তর্ভুক্ত হবে কিনা। যদি endpoint True হয়, তবে stop প্যারামিটার nd.array-এ শেষ আইটেম হিসেবে অন্তর্ভুক্ত হয়। যদি endpoint False হয়, তবে stop প্যারামিটার অন্তর্ভুক্ত হয় না।
retstep − যদি retstep=true হয়, তবে এটি স্যাম্পল এবং स्टেপ ফেরত দেয়। ডিফল্টরূপে এটি False।
dtype − এটি আউটপুট অ্যারের টাইপ বর্ণনা করে।
উদাহরণ ১
নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করুন:
# নাম্পাই লাইব্রেরি আমদানি করুন
import numpy as np
# linspace() ফাংশন
x = np.linspace(start=1, stop=20, num=10)
# ফলাফল রাউন্ড অফ করুন
y = np.round(x)
print("linspace of X :\n", y)আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে:
linspace of X : [ 1. 3. 5. 7. 9. 12. 14. 16. 18. 20.]উদাহরণ ২
np.arange কিছুটা একইভাবে কাজ করে np.linspace-এর মতো, কিন্তু একটি সামান্য পার্থক্য রয়েছে।
np.linspace একটি কাউন্ট ব্যবহার করে যা সিদ্ধান্ত দেয় যে আপনি রেঞ্জের মিন এবং ম্যাক্স মানের মাঝপথে কতগুলো মান পাবেন।
np.arange একটি স্টেপ ভ্যালু ব্যবহার করে একটি রেঞ্জে সমানভাবে ব্যবস্থিত মানগুলোর একটি সেট পেতে।
নিম্নলিখিত উদাহরণ এই দুটি মেথডের মধ্যে পার্থক্য হাইলাইট করে।
# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন
import numpy as np
# np.arange
A = np.arange(0, 20, 2)
print("Elements of A :\n", A)
# np.linspace
B = np.linspace(0, 20, 10)
B = np.round(B)
print("Elements of B :\n", B)আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে:
Elements of A : [ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]
Elements of B : [ 0. 2. 4. 7. 9. 11. 13. 16. 18. 20.]